文件名称:ForecastingpopIllafionbasedOnsupportvectorintellig
- 所属分类：
- 人工智能/神经网络/遗传算法
- 资源属性：
- [PDF]
- 上传时间：
- 2012-11-26
- 文件大小：
- 364kb
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要建立一个有效的支持向量回归(SVR)模型，支持向量回归的3个参数c，y，占丛须预先设定。提出一种新型的遗传算
法一智能遗传算法(IGA)对支持向量回归进行参数调节，以达到寻找最优参数的目的，然后和支持向量回归结合得到一种新的
IGASVR模型，并应用于城市人口预测。最后，将提出的方法与标准SVR模型和BP神经网络模型进行比较，所得结果表明，该模
型训练速度快，并且有较高预测精度，是一种有效的人口预测方法。-To build an effective SVR model，SVR’8 parameters must be set carefully．This study proposes a novel approach，
known ag IGASVR。which searches for SVR’s optimal parameters using intelligent genetic algorithms，and then adopts the optimal
parameters to construct the SVR models．Finally we apply IGASVR tO forecast population．The experimental results demonstrates
that IGASVR are better than standard SVR and BP neural-network．IGASVR model is an effective approach which has faster
speed of training and higher precision．
法一智能遗传算法(IGA)对支持向量回归进行参数调节，以达到寻找最优参数的目的，然后和支持向量回归结合得到一种新的
IGASVR模型，并应用于城市人口预测。最后，将提出的方法与标准SVR模型和BP神经网络模型进行比较，所得结果表明，该模
型训练速度快，并且有较高预测精度，是一种有效的人口预测方法。-To build an effective SVR model，SVR’8 parameters must be set carefully．This study proposes a novel approach，
known ag IGASVR。which searches for SVR’s optimal parameters using intelligent genetic algorithms，and then adopts the optimal
parameters to construct the SVR models．Finally we apply IGASVR tO forecast population．The experimental results demonstrates
that IGASVR are better than standard SVR and BP neural-network．IGASVR model is an effective approach which has faster
speed of training and higher precision．
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e6能遗传算法与支持向量回归的人口预测.pdf